评分等级

使用张量完成和有天赋的儿童识别的F-评分等级选择形态特征的混合方法

有才华的孩子能够比其他孩子更先进的学习，这可能是由于神经通路的沟通效率的神经生理学差异所致。拓扑特征有助于理解大脑结构与智力之间的相关性。尽管使用MRI进行了数十年的神经科学研究，但基于大脑区域连通性模式的方法受到MRI伪像的限制，因此，这会导致重新审视MRI形态计量特征，目的是使他们直接识别有天赋的儿童而不是使用大脑连接性。但是，带有异常值的小型，高维度的特征数据集使寻找良好的分类模型具有挑战性的任务。为此，提出了一种混合方法，该方法结合了张量的完成和特征选择方法来处理异常值，然后选择不犯罪功能。所提出的方法可以达到93.1％的分类精度，高于其他现有的算法，因此适用于具有监督分类场景中异常值的小型MRI数据集。